預測性維護 | 挑戰

資產預測性維護聽起來很簡單，然而，實現起來，要確保能準確且持續地收集數據，分析的準確性卻不容易。因為要找到熟練且經驗豐富的資源將振動數據轉化為預測性維護的洞察很困難。

經久驗證的 | 方案

虹科攜手預測性維護專家，提供的WATCHMAN 360預測性維護方案，基于一個具有30多年經驗和測試數據積累的數據庫：超過67億個數據點，檢測的設備包括電機、泵、風扇、壓縮機、變速箱、齒輪箱等。

WATCHMAN 360可通過快速篩選振動測量值，并應用 6000 多個獨特規則來識別各種機器類型中的1200多個故障類型，從而提供除振動數據之外的重要的機械健康信息。

經過驗證的自動化機械狀態評估系統可以在短短幾分鐘內處理數百個振動測量數據，為您提供：

故障診斷結果

故障嚴重程度

維修優先級相關的建議。

預測性維護 | 實現原理

WATCHMAN360包含了復雜的規則庫方法，除了能對峰值或頻譜做帶警報的簡單監控，其測試點變化功能還可捕獲到機器上的多個位置集檢測到的數據，并和數據庫中某一類機器的基準數據做比對，做出高度準確的自動化診斷。

首先，我們通過有線/無線的振動傳感器設備、便攜式數據收集器或在線系統從旋轉設備。上采集數據;之后，數據上傳到安全云，其中的診斷引擎ExpertAL ERT將對數據進行分析，結果通過WATCHMAN Reliability PortalTM共享出來。

最終提供的信息包括：哪些機器有故障、這些故障的嚴重性以及解決這些故障的建議措施。

方案詳情 | 亮點

成效 | 收益

虹科提供的一站式預測性維護方案，可為用戶提供從組件、整機設備的狀態監控和故障分析，乃至整個工廠級的人工智能分析、流程狀況洞察、流程健康儀表板/KPI和維修建議，讓用戶掌握設備的狀態，優化流程績效 的管理，減少計劃外維修和年度維護支出。

原文標題：久經驗證的預測性維護原來是這樣做的！

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